El encanto secreto de big data es que te conoce mejor que tú. ¿Crees que cada vez que presionas un botón en tu teléfono la acción es la misma? Jaja, el patrón en Tucson está roto.
Yang Zhen, vicepresidente de tecnología de Toutiao, le dijo a Tongxiao que la "tecnología negra" que están probando puede inferir tu estado de ánimo en ese momento solo desde el momento en que haces clic en el botón y el área de tu dedo. Su descuido, enojo o emoción pueden convertirse en la base del tipo de noticias que le llegarán en segundo plano. En el futuro, puedes esperar los siguientes escenarios:
Si estás triste por haber sido abandonado por una diosa, tal vez la persona involucrada te presione: cien beneficios de la homosexualidad. Si está contento de recibir este salario mensual, tal vez el cliente le dé un empujón: ¿cuándo podré comprar un inodoro por 20.000 yuanes al mes en Beijing?
Entonces, ¿qué tiene que ver este equilibrio emocional “perfecto” con el big data? De hecho, la inferencia de su estado de ánimo se basa en los registros de sus múltiples clics normales. Estos datos de comportamiento delatan tus emociones antes de que te des cuenta.
El vicepresidente de Toutiao Technology, Yang Zhenyuan, está analizando el tiempo medio de pulsación de un botón.
Tu "postura" es realmente big data.
Las estadísticas de las cuentas de transacciones diarias del banco no son grandes datos. El comportamiento real es cuánto tiempo esperó cada usuario después de obtener el número, cuántos usuarios regañaron a su madre y cuántos usuarios se fueron demasiado ansiosos y enojados.
Yang Zhenyuan dio otro ejemplo de la aplicación de Toutiao.
De hecho, cuánto tiempo permaneció en un artículo, qué tan lejos se movió, cuánto tiempo permaneció en una nueva posición, si leyó los comentarios y cuántos comentarios leyó, todo se puede registrar en orden. . El siguiente paso es evaluar algorítmicamente el interés del lector.
El fundador de CSDN, Jiang Tao, también mencionó específicamente que la plataforma estadounidense de comercio electrónico Wish está utilizando métodos de big data para recomendar productos que le puedan gustar "observando los platos de las personas" en función de los diferentes datos de cada persona. En tres años, se ha convertido en una de las empresas de comercio electrónico más grandes de América del Norte.
Entonces, la triste noticia es que si quieres ocultar tu identidad en el futuro, no sólo tendrás que disfrazarte y falsificar huellas dactilares, sino que incluso tendrás que cambiar tu hábito de hacer clic en tu teléfono y leyendo artículos.
Big data significa: nadie puede faltar.
Si quieres saber la proporción de personas a las que les gusta GV, sólo necesitas hacer una encuesta por muestreo, no es necesario encuestar a todos. Sin embargo, si desea vender productos de hardware inteligentes en el hogar, debe verificar los pasatiempos "únicos" de cada persona uno por uno.
No pueden faltar todos los datos. A esto se le llama "procesamiento completo". Los productores de estos datos son la fuente de beneficios de los principales fabricantes.
Liu Peng, el arquitecto jefe de los productos comerciales 360, es una celebridad de Internet. Enfatizó en muchas ocasiones que el procesamiento a gran escala es big data. Dijo que la informática a gran escala es inevitable cuando se trata de recomendaciones personalizadas, publicidad computacional e informes crediticios personales.
Desde una perspectiva técnica, la razón por la que los big data pueden ser tan precisos se debe principalmente al progreso tecnológico. Los dispositivos de detección se utilizan ampliamente en una variedad de hardware, lo que permite que ahora se registren datos que antes no se podían registrar.
El big data no debe ser explotado.
Los big data deberían entregarse a las máquinas para la toma de decisiones, no a las personas.
Este juicio, lleno de profunda desconfianza hacia el ser humano, proviene también de Liu Peng. En su opinión, el big data es el alimento de las máquinas. Básicamente, sólo hay dos tipos de humanos que pueden controlar big data: los científicos de datos y los estadísticos.
La posibilidad de que las empresas informáticas levante un grupo de científicos es nula. Los juicios de las personas a menudo se basan en macroeconomía y estrategias, y es imposible tener la energía para "variar de manera diferente de persona a persona". Por el contrario, los juicios de las máquinas son más detallados que los de los humanos. Por ejemplo, para cada usuario, como retratos y etiquetas. Por lo tanto, si desea aprovechar al máximo los big data, los humanos estúpidos deberían hacerse a un lado por el momento.
Es mejor utilizar big data "un poco incorrectos".
La palabra "datos" naturalmente da a las personas una sensación de perfecta precisión. En este sentido, el big data debería poner a prueba sus resultados. Como líder en el campo de la publicidad digital, Liu Peng enfatizó que los big data pueden tener el atributo ambiguo de semiconsistencia. En otras palabras, se permiten errores y pérdidas de datos.
¿Nani? ¿Los datos incorrectos son también buenos datos? Así es. Debido a la gran cantidad de datos y la baja densidad de valores, los analistas a menudo necesitan seleccionar algunos datos de características para su procesamiento, y estos datos de características pueden simplificarse antes de procesarlos.
Por lo tanto, los resultados finales de big data son difíciles de confundir, pero van al grano.
Así que, si alguien te recomienda granada en AiRen.com, no te enfades todavía. Es posible que tenga un error en big data.
A las compañías de seguros les gusta trabajar con big data.
Si eres una persona imprudente, tu compañía de seguros de automóvil sin duda será la que más querrá saber sobre esta situación, y tu prima de seguro definitivamente seguirá siendo alta; si eres una persona cautelosa, lo que más querrás saber es; Compañías de seguros porque pueden incitarle a contratar un seguro con primas reducidas.
Incluso tienes contigo un número exacto de "tasa de riesgo". De esta aterradora cifra es exactamente de donde proceden los beneficios de las compañías de seguros. Porque sin este tipo de big data, los individuos no pueden calcular sus propias tasas de riesgo. Las compañías de seguros se aprovechan de esta asimetría de información y entregan una milésima parte del precio asegurado a una persona cuyo riesgo de accidente es una milésima, lo que equivale a obtener diez veces el beneficio.
La privacidad depende del progreso tecnológico.
Los datos son más siniestros de lo que parecen. Este es un consenso general entre quienes están en la industria del big data. Incluso si se oculta información confidencial como su nombre y número de teléfono, sólo se conservan los registros de sus contactos con otras personas. Las personas que están familiarizadas con usted pueden adivinar completamente su identidad. La seguridad actual del big data parece inadecuada debido a las intenciones maliciosas de otros.
El sistema sólo puede resolver 20 puntos de problemas de privacidad, y los 80 puntos restantes deben resolverse mediante el progreso tecnológico.
Dijo Liu Peng. Esperar que el mercado retroceda a la era anterior al Big Data parece imposible.
Cómo contar con precisión a cuántas personas les gusta Sora Aoi y cuántas personas les gusta él sin revelar a quién le gusta el Sr. Aoi y a quién le gusta el Sr. Wu es actualmente la investigación de vanguardia de big data.
No importa cuán estricta sea la política de big data, sin un conjunto de tecnologías de seguridad confiables, la seguridad de los datos es imposible. Algoritmo de privacidad, desensibilización de datos, aislamiento de datos. Todas son direcciones de investigación. Hasta entonces, su big data todavía se encuentra en un estado relativamente peligroso. Por eso las leyes actuales no prohíben la venta de datos, pero los grandes gigantes no se atreven a vender datos. ? Por supuesto, el precio de mercado relativamente bajo de las grandes bases de datos también es una razón importante.
Conferencia de desarrolladores de software SDCC de China. Fundada en 2007 por CSDN, la comunidad de TI china más grande del mundo, se lleva a cabo una vez al año. El tema es la tendencia tecnológica de desarrollo de software de próxima generación y su profundo impacto en diversas industrias. Es famoso por su información práctica.
Lo anterior son algunos conocimientos fríos relacionados con big data que quizás no necesariamente conozcas. Para obtener más información, puede seguir a Global Ivy para compartir más información detallada.